图形化生信分析是未来趋势，已经有多家公司开始开发生信分析的图形化解决方案，既有云计算，也有分析一体机，但是好像基本上都推广的不怎么成功。有其封闭性的原因，还有可能是售价太高，对一般公司来说不如多招个生信工程师更划得来，后者还能解决具体问题，比如软件运行过程中的报错，参数可变的个性化分析。
picrust2 beta既可以单独安装，也可以以qiime2-PICRUST2插件方式安装和使用，两者都可以在linux和Mac上运行，windows请使用虚拟机。
之前学习了Base Data质控过程，下面继续，最近一直没有开启博客写作，十月将过，加紧补点。
最近发现PRS是近两年比较热门的领域，从科学家对糖尿病等几种疾病的评分，到23andme对糖尿病的评估，发表的文章也越来越多，有必要学习一下他的基本过程。这里找到了一个比较详细的教程，学习和记录一下。教程是一个毕业于香港大学的博士写的，还是PRS分析软件PRSice-2的作者之一，地址放在这：https://choishingwan.github.io/PRS-Tutorial/ 。这篇教程是以同作者发表在生物预印本上的一篇文章为蓝本写的，教程更加详细，示例数据和步骤详尽，可以保证每个人从头重复到尾，而且分别介绍了三种方法的使用，值得学习一下。教程需要R语言和plink，以及LDpred和lassosum软件。
热心肠研究院的这个介绍让我对这个软件产生了好奇，我决定学习一下这个软件的使用，看看它和picrust的区别在哪，picrust2刚刚发布，看看是棋逢对手还是略胜一筹呢。后来发现，好吧，最后发现一个实验室开发的。。。区别在于一个是完全基于已知的参考数据库，而这个目标是发现是大多数(>60%)未注释基因家族与代谢物相对丰度的关联。
QIIME 2 2019.7 昨天发布了，让我们来看一下更新了哪些内容。下一次更新在2019.10下旬，请持续关注。虚拟机镜像更新将在下周放出。
尝试再现Nano-Ampli文章的数据分析过程，由于原始数据不完整，可能有参数没列出等原因，没有成功再现出结果，理了理流程，欢迎大家指正，交流。
身处这样一个互联网时代，应当感恩技术带来的便利，从在一个地方不远游就只能是井底之蛙，到今天互联网让我们不出门知天下事，当然，假消息也有。虽然现在许多事和技能仍然需要项目实践，但是不得不说，知识已经不再是一种稀缺的资源，需要时间训练的技能才是。我们应该充分利用好这个时代提供给我们的便利，努力学习和思考。
最近比较令人无语的是anaconda的镜像一个接一个的倒下，商业公司的东西有时真的是很不靠谱，这也是我们为什么相信开源。